IDENTIFICAÇÃO DE NECESSIDADES PALIATIVAS, CARACTERIZAÇÃO CLÍNICA E CAPACIDADE FUNCIONAL DE PACIENTES COM INSUFICIÊNCIA CARDÍACA
Bibliographic record
Abstract
O aumento do número de pacientes com insuficiência cardíaca devido ao envelhecimento da população e aos avanços no tratamento da doença ressalta a necessidade de uma abordagem mais abrangente no cuidado desses pacientes. Embora a insuficiência cardíaca seja uma doença com risco de morte súbita, é fundamental reconhecer que muitos pacientes enfrentam uma trajetória de doença crônica e debilitante. Objetivos: Este estudo buscou identificar pacientes com insuficiência cardíaca, acompanhados ambulatorialmente com necessidades de cuidados paliativos, analisando suas características clínicas e capacidade funcional. Método: para a identificação da necessidade de cuidados paliativos foi utilizado o Necpal (Necessidades paliativas), PPS (Palliative Performance Scale) que mede a capacidade funcional e o estado geral de pacientes e a ESAS (Edmonton Symptom Assessment System) que avalia a intensidade de nove sintomas principais, permitindo que os pacientes classifiquem a gravidade desses sintomas em uma escala numérica. Os participantes do estudo foram divididos em 2 grupos: Necpal + e Necpal -, a seguir foram comparados às características clínicas gerais, capacidade funcional e relato de sintomas. Na análise estatística para a comparação do perfil geral e clínico com as avaliações de Necpal aplicou-se os testes estatísticos de Mann-Whitney e para as variáveis categóricas o teste Qui quadrado, com o nível de significância de 5%. Resultados: Participaram do estudo 58 pacientes de ambos os sexos (36 homens e 22 mulheres), com média de idade de (59,79±11,97) anos. Na comparação clínica dos dois grupos estudados houve semelhança na distribuição de sexo (p=0,67); idade (p=0,91); fração de ejeção (p=0,06) e relativa preservação da funcionalidade (PPS>50%) (p= 0,16). O grupo Necpal + apresentou relato mais expressivo de sintomas: sonolência (p=0,04), náusea (p=0,02) e apetite (p=0,10). Considerações finais: Na amostra estudada houve indicação expressiva de necessidades paliativas e na comparação dos grupos estudados houve semelhança nas características demográficas e funcionalidade, com maior sintomatologia naqueles com indicação de necessidades paliativas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".